Duela bi urte baino gutxiago, DARPAk Lifelong Learning Machines (L2M) programa jarri zuen martxan, adimen artifizialaren elementuekin etengabe ikasteko sistema robotikoak sortzeko. L2M programak aurretiazko programazio edo prestakuntzarik gabe ingurune berri batera egokitu ahal izateko autoikaskuntzarako plataformak sortu behar zituen. Besterik gabe, robotek beren akatsetatik ikasi behar izan zuten, eta ez ikasi txantiloi-datu multzoak laborategiko ingurune batean ponpatzen.
L2M programak 30 ikerketa taldek hartzen dute parte, finantzaketa-kopuru desberdinak dituztenak. Duela gutxi, Kaliforniako Hegoaldeko Unibertsitateko taldeetako batek aurrerapen sinesgarriak erakutsi zituen autoikaskuntzarako plataforma robotikoak sortzen, Nature Machine Intelligence aldizkariaren martxoko zenbakian jakinarazi zuenez.
Unibertsitateko ikertzaile-taldea Francisco J. Valero-Cuevas ingeniaritza biomedikoko, biokinesiologiako eta terapia fisikoko irakasleak zuzentzen du. Taldeak garatutako algoritmoan oinarrituta, zeina izaki bizidunen funtzionamendu-mekanismo batzuetan oinarritzen den, adimen artifizialaren ekintzen sekuentzia sortu zen robotaren mugimenduak lau gorputz-adarretan irakasteko. Jakinarazi dutenez, imitaziozko tendoi, muskulu eta hezurren formako gorputz-adarre artifizialak algoritmoa abiarazi eta bost minuturen buruan ibiltzen ikasteko gai izan dira.
Lehen abian jarri ondoren, prozesua ez sistematikoa eta kaotikoa izan zen, baina gero AI errealitateetara azkar egokitzen hasi zen eta arrakastaz hasi zen aldez aurretik programatu gabe ibiltzen. Etorkizunean, datu-multzoekin aurretiazko ML prestakuntzarik gabeko roboten etengabeko prestakuntzarako metodoa egokitu daiteke auto zibilak pilotu automatikoz hornitzeko eta ibilgailu robot militarretarako. Hala ere, teknologia honek askoz aukera eta erabilera eremu gehiago ditu. Gauza nagusia da algoritmoak ez duela pertsona bat garapenaren oztopoetako bat bezala hautematea eta ez duela ezer txarrik ikasten.
Iturria: 3dnews.ru